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每日论文速递 | 1-bit LLM时代:所有LLM都在1.58Bit中

摘要:最近的研究,如BitNet,正在为1位大型语言模型(LLM)的新时代铺平道路。在这项工作中,我们引入了一个1位LLM变体,即BitNet b1.58,其中LLM的每个单个参数(或权重)都是三进制{-1,0,1}。它匹配全精度(即,FP 16或BF 16)Transformer LLM在困惑度和最终任务性能方面具有相同的模型大小和训练令牌,同时在延迟、内存、吞吐量和能耗方面具有更高的成本效益。更重要的是,1.58位LLM定义了一个新的缩放定律和配方,用于训练新一代的LLM,这些LLM既具有高性能又具有成本效益。此外,它实现了一种新的计算范式,并为设计针对1位LLM优化的特定硬件打开了大门。https://arxiv.org/abs/2402.17764

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智能过程自动化:IPA实施的4个阶段

今天的知识工作者就像昨天的上班族。他们花时间在电子邮件,电话,各种桌面和在线应用程序以及与客户,供应商,员工,合作伙伴和内部利益相关者打交道的网站上。大部分时间都花在处理各种系统上,以便将信息从一处转移到另一处,或者将数据从一个系统输入/处理到另一个系统。如果你曾经处理过一个官僚机构,比如你的汽车部门,那么你正在经历处理知识型服务经济的乐趣。但它并不需要这样。 组织似乎认为办公室和知识型员工生产力有限的原因大部分是因为信息存在于多个不同的系统中,采用不同的格式,而且各种流程决定了信息如何从一个地方流向另一个

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